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使DeepSeek模型推理加速150%, 摩尔线程首次提出“AI工厂”|直击WAIC 2025

使DeepSeek模型推理加速150%, 摩尔线程首次提出“AI工厂”|直击WAIC 2025

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摩尔线程创始人、CEO张建中

继英伟达之后,国产通用GPU公司摩尔线程也要发力“AI工厂”理念。

7月26日消息,2025世界人工智能大会(WAIC)期间,摩尔线程创始人兼CEO张建中宣布,为应对生成式AI爆发式增长下的大模型训练效率瓶颈,公司将通过系统级工程创新,构建新一代AI训练基础设施,致力于为AGI时代打造生产先进模型的“超级工厂”。

张建中表示,除了语言模型之外,所有人都在把模型能力拓展到多模态和世界模型,甚至于具身智能和三维空间里的模拟仿真,它需要大型AI计算基础设施,但要想建立大型基础设施的难度就好比建一个Foundry(晶圆厂)一样,所以他称之为“AI工厂”(AIFoundry)。Foundry是生产芯片的,而AIFoundry是生产智能的,而摩尔线程提出的“AI工厂”,如同芯片晶圆厂的制程升级,是一个系统性、全方位的变革,需要实现从底层芯片架构创新、到集群整体架构的优化,再到软件算法调优和资源调度系统的全面升级。其中,基于Triton-MUSA编译器+MUSAGraph,基于“平湖”架构的MTTS5000GPU可实现DeepSeekR1推理加速1.5倍(150%)。

张建中强调,我们正迎来前所未有的生成式AI技术变革,而大模型的发展非常“卷”,从DeepSeekV3发布以来,短短半年,全球前沿模型DeepSeek的“智力”水平提升50%,远超人类智力水平的增长速度。

“这是一件很可怕的事情,首先我们不要跟模型斗,要把它用好,它是你的Agent,你不能变成它的Agent。短短几个月,Grok4直接飙到世界第一,马斯克只有一个秘诀,就是买了20万张GPU卡,所以它可以‘卷’成世界第一,用很少的人力,但用强大的财力、强大的算力,所以就是靠算力推动智力的革命。”张建中称。

据悉,摩尔线程成立于2020年6月,以全功能GPU为核心,致力于向全球提供加速计算的基础设施和一站式解决方案。摩尔线程创始人兼CEO张建中曾任英伟达全球副总裁、中国区总经理,在GPU这一行业已经深耕近二十年。

成立以来,摩尔线程以自主研发的全功能GPU为核心,致力于为AI、数字孪生、科学计算等高性能计算领域提供计算加速平台,公司已推出四代GPU架构,其芯片采用先进MUSA技术,并拓展出覆盖AI智算、云计算和个人智算等应用领域的计算加速产品矩阵,满足政务、企业及个人消费者等多层次、多样化需求。

启动IPO之前,摩尔线程已经完成了多轮融资,整个融资规模超过40亿元。投资方包括中国移动、深创投、上海国盛、中银国际、建银国际、招商局创投、中关村科学城、红杉资本等基金和机构。最近一轮投前估值246.20亿元。

业务方面,基于自主研发的MUSA架构,公司成功开发出支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码等多场景的全功能GPU芯片。公司四年推出四代GPU芯片架构、四颗GPU芯片系列——苏堤、春晓、曲院和平湖,流片成功/发布时间分别是2021年、2022年、2023年和2024年,覆盖AI智算、专业图形加速及桌面级图形加速等领域,主要生产方式包括板卡/模组、一体机、集群设备等,客户包括百度(北京百度网讯科技有限公司)、京东平台、中国邮电器材集团等多家头部公司。

2022年,摩尔线程推出国产游戏显卡MTTS80,被誉为“国产游戏第一卡”,也是国内极少数可以支持DirectX12的消费级显卡。此外,在数据中心GPU部分,摩尔线程还发布了MTTS4000、S5000等多款计算卡,并拥有千卡智算集群、自有的万卡集群方案。

招股书中显示,MTTS80显卡性能规格与英伟达RTX3060相当,公司在两年时间内先后完成24版驱动更新,显卡性能表现提升数倍,成功兼容近千款游戏和应用。

目前,摩尔线程已成功自主研发并量产第四代高性能GPU架构“平湖”,并基于此推出了十余款高性能GPU加速卡与模组,以及D800计算服务器和KUAE智能计算集群等产品,构建了包含芯片设计、硬件产品及软硬件一体化解决方案的全方位自主可控产品体系。

据悉,最新采用“平湖”架构的摩尔线程MTTS5000加速计算卡对标英伟达H100产品,其FP8计算能力适合对DeepSeek-V3/R1MoE大模型进行训练。

如今,基于通用GPU的全方位的自主可控产品体系,张建中提出了摩尔线程更大的“野心”:AI工厂(AIFoundry)。

事实上,英伟达最先提出了“AI工厂”(AIFactory)这一概念,原因在于,英伟达认为与传统数据中心不同,AI工厂不仅存储和处理数据,还能大规模生产智能,将原始数据转化为实时洞察,对于世界各地的企业和国家而言,这意味着显著缩短价值实现时间,将AI从一项长期投资转化为提升竞争优势的直接驱动力,从而让企业未来将在创新、效率和市场差异化方面引领行业。

那么,在“AI工厂”设计中,英伟达提供强大的计算性能、高级网络、基础设施管理和工作负载编排、最大的AI推理生态系统、存储和数据平台、设计和优化蓝图、参考架构、为每个企业提供灵活部署等完整、集成的AI工厂堆栈,其中从芯片到软件的每一层都针对大规模训练、微调和推理进行了优化。这种全栈式方法确保企业能够部署经济高效、性能卓越且面向未来的AI工厂,以应对AI的指数级增长。

黄仁勋曾提到,借助基于英伟达BlackwellUltra的GB300NVL72机架级解决方案,AI工厂可实现高达50倍的AI推理输出。

相比英伟达的“AI工厂”理念,摩尔线程“AI工厂”(AIFoundry)的核心在于基于全功能GPU通用算力,以系统化创新和工程化的能力提升先进模型生产效率。

在张建中看来,打造AI工厂,摩尔线程主要拥有五个技术竞争力:1、拥有全功能GPU,功能完备精度完整,实现加速计算通用性;2、自研MUSA架构,提升芯片有效算力;3、MUSA全栈系统软件,提升单节点计算效率;4、自研KUAE大规模集群,优化集群效率;5、零中断容错技术,提升集群的稳定性和可靠性。

数据显示,基于第四代“平湖”架构,摩尔线程的AI加速系统(TCE/TME)全面支持INT8/FP8/FP16/BF16/TF32等多种混合精度计算,在保证计算精度的同时,将Transformer计算性能提升约30%;内存系统方面,实现了50%的带宽节省和60%的延迟降低;独创的ACE异步通信引擎减少了15%的计算资源损耗,MTLink2.0互联技术提供了高出国内行业平均水平60%的带宽;核函数启动时间缩短50%;GEMM算子算力利用率达98%,FlashAttention算子算力利用率突破95%;MCCL通信库实现RDMA网络97%带宽利用率;将百GB级备份恢复时间从数分钟压缩至1秒,提升GPU有效算力利用率。

张建中表示,依托AI工厂,摩尔线程成功构建起覆盖“训练-推理-部署”全流程高效体系,从图形渲染基石到AI算力引擎,摩尔线程以“KUAE+MUSA”为智算业务核心,加速赋能千行百业,推动全功能GPU驱动的AI技术在物理仿真、AIGC、科学计算、具身智能、智能体、医疗影像分析、工业大模型等关键领域的应用与部署。

这意味着,国产计算基础设施已具备支撑AGI(通用人工智能)时代规模化、高效率、高可靠模型生产的关键能力。

当前摩尔定律收入、研发费用不断增加。招股书显示,2022年、2023年、2024年,摩尔线程营业收入分别为0.46亿元、1.24亿元、4.38亿元,三年营业收入复合增长率208.44%,累计营收6.09亿元;三年研发费用分别为11.16亿元、13.34亿元、13.59亿元,累计研发费用超过38亿元。

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